基于大数据挖掘分析的高校信息化建设
学校教育信息化发展智慧校园建设培训课件
根据学生的年龄特点和 认知水平，制定信息素 养评价标准，包括信息 获取、信息处理、信息 创新等方面。
融入课堂教学
将信息素养培养融入各 学科课堂教学，通过案 例分析、小组讨论、项 目式学习等方式，提高 学生的信息素养。
开展课外活动
组织各类信息技术竞赛 、创新创业活动、社会 实践等课外活动，为学 生提供更多的实践机会 。
持和帮助。
02
基础设施建设与规划
校园网络架构设计与优化
01
02
03
网络拓扑结构
采用星型、树型等结构， 确保网络稳定可靠、易于 扩展。
网络设备选型
选用高性能交换机、路由 器等网络设备，满足大数 据传输和测等 安全设备，确保网络安全 和数据安全。
多媒体教室建设与管理
• 智慧校园定义：智慧校园是指通过云计算、大数据、物联网、 移动互联等新技术，构建智能化、感知化、物联化、移动化的 新型校园，实现教育资源的优化配置和高效利用，提高教育教 学质量和效益。
智慧校园定义及特点
智慧校园特点
智能化：通过智能感知、智能控制等技术，实现校园各项设施的自动化、智能化管 理。
感知化：借助物联网技术，实现对校园环境、设备、人员等的全面感知和数据采集 。
身份认证平台搭建
采用成熟的身份认证技术，如OAuth、OpenID等，搭建统一身 份认证平台，实现单点登录和权限管理。
身份认证安全性保障
采用多因素认证、定期密码更换等措施，确保身份认证平台的安 全性。
各类应用系统集成方案
应用系统梳理
对学校现有的各类应用系统进行 全面梳理，明确每个系统的功能
、数据和使用范围。
学习功能开发与完善
开发在线学习、作业提交、互动交流等核心功能 ，不断优化用户体验，提高学习效果。
基于大数据的智慧校园建设与应用思考
M a n a g e m e n t and S t a n d a r d i z a t i o n/管理与标准化基于大数据的智慧校园建设与应用思考徐湖鹏，王文安，殷文俊(温州大学瓯江学院，浙江温州325035)摘要：互联网信息技术在各行各业中得到了广泛应用，推动传统产业智慧升级，促进社会经济的全面发展。
将大数据技术在智慧校园建设中进行合理应用，全面提高教学的整体效果，构建信息更加丰富，内容更加完 善的智慧校园体系，确保对全体学生和教师提供必要的技术支持，满足学生个性化的成长需要。
对大数据技 术在智慧校园建设中的有效应用，提升智慧校园建设的有效性和服务水平，保证课堂教学更加智能化。
关键词：大数据；智慧校园；建设问题；应用策略智慧校园主要是指运用物联网技术构建的智慧型 学习、工作、生活场景，将多元化的服务场景融为一体，为学生提供更加便利的生活和学习空间，突破时间和 空间的束缚，使学生随时随地互联网络进行智能化学 习，顺应创新创业时代发展要求，帮助高校生掌握互 联网思维，促进高校生的综合素质全面提升。
在智慧 校园建设时，应该根据学校的发展实际情况，不断完 善与改进，有效提高大数据的监控水平，确保智慧校 园的运行效率显著提高。
1智慧校园概述1.1智慧校园的历史背景随着大数据时代的到来，信息传播的范围更加地 广泛，人们利用智能手机、平板等各种终端设备，随 时随地从网络上获得信息，对人们的工作、生活、医疗、保险、交通等多个行业产生非常重要的影响。
智慧校 园就是以学生为中心，运用个性化服务，打造全方位 感知物理环境，智能判断个体特征，使教师和学生之 间的联系更加密切，保证高效课堂教学的整体质量，体现出信息化、共享化、开放性的特点。
智慧校园的 建设要广泛应用智能手机、平板电脑等各种现代化的 智能移动设备，利用计算机信息技术全面激发互联网 教学的集体意识，增强学生的互联网思维。
1.2智慧校园发展进程分析我国智慧校园建设与发达国家相比还存在显著差 距，信息化建设依然处于初级阶段，面临着诸多的问 题和不足。
江苏省高等学校教育技术研究会2019年高校教育信息化研究
王利文 房强、丁红星 张淑娟、吴慧芳
张芳 赵阳 贺宗平 何悦菡 杨燕 刘鹏 杨帆、曲豫宾 贾雯 胡锐、钱震 张凯 陈毓、李锋涛 翟萍、陆慧 刘睿、韩国志 蒋卫、刘文波 周红霞 朱丹霞 任燕燕 高新柱、唐伟方 程文洁、廖传华 周艳、宋鲁林 刘加凤 闫志龙 芮忠、刘志文 吕恋生 孙莉 翟福贞、钟红丽 胡为民、范君 施教芳 张小红
中国矿业大学 中国药科大学 南京工业大学 南京工业大学 常州轻工职业技术学院 南京邮电大学通达学院 苏州科技大学 中国矿业大学 南京工业大学
南京工业职业技术学院、南京科技职业学院
江苏工程职业技术学院 苏州工艺美术职业技术学院
南通大学
立项结果
重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 重点课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 一般课题 委托课题
江苏省高等学校教育技术研究会2019年高校教育信息化研究课题立项名单
课题类别 通用课题
课题项目号
课题名称
2019JSETKT001 基于大数据的大学生网络信息素养研究 2019JSETKT002 大数据时代高校实习平台信息化建设与研究 2019JSETKT003 基于D&M模型的高校信息化学习空间建设研究 2019JSETKT004 新形势下高校信息化安全研究 2019JSETKT005 人工智能+背景下高校线上线下混合式教学模式探索 2019JSETKT006 产教融合模式下Java Web程序设计课程改革研究 2019JSETKT007 虚拟现实技术的高校教学应用研究 2019JSETKT008 智慧教学环境下电类基础实验课堂流程再造 2019JSETKT009 基于脑电技术的学习状态检测与提升研究 2019JSETKT010 “金课”背景下高职院校在线开放课程的建设与应用——以《微生物基础与检验技术》为例 2019JSETKT011 《信息技术教学法》在线开放课程建设及应用 2019JSETKT012 教育智能化在聋人高等艺术教育中的实践研究 2019JSETKT013 职业院校新教师教学设计理论知识现状研究 2019JSETKT014 基于机器学习的个性化学习平台研究 2019JSETKT015 教育信息化2.0视域下高校智慧教育云平台的研究与实践 2019JSETKT016 高职院校信息化安全探索与研究 2019JSETKT017 基于系统论视角下的高校网站安全管理研究 2019JSETKT018 “互联网+教育”背景下的高职助产专业实训体系构建研究与实践 2019JSETKT019 在线学习环境对学生学习的影响机制 2019JSETKT020 线上SPOC模式在仪器分析课程中的应用研究 2019JSETKT021 人工智能背景下高校教学变革研究 2019JSETKT022 新时代背景下信息技术与大学化学课程的融合研究 2019JSETKT023 面向新工科的大数据应用开发课程体系建设与改革 2019JSETKT024 MOOC背景下混合教学模式的实现路径与效果评价——以高职计算机通识课为应用案例 2019JSETKT025 “智能+”背景下职业院校教师培养研究 2019JSETKT026 信息化背景下高职院校园林技术专业群教学模式变革与创新研究 2019JSETKT027 3D虚拟仿真教学环境构建与资源建设研究——以商务英语综合实训项目为例 2019JSETKT028 教育信息技术与通识选修课程教学深度融合研究与实践 2019JSETKT029 基于移动互联网技术的课堂教学策略研究 2019JSETKT030 人工智能在教育中的应用 2019JSETKT031 SPOC混合教学模式在口腔护理学中的应用研究 2019JSETKT032 基于云班课的翻转课堂在高职《实验动物学》课程教学中的应用探索 2019JSETKT033 虚拟环境仿真在IPv6课程教学中的应用研究 2019JSETKT034 人文通识课程网络交互式教学模式研究 2019JSETKT035 信息技术与数据结构双语课程深度融合研究 2019JSETKT036 基于“互联网+”和虚拟仿真技术的传感器原理及应用课程教学资源库开发与应用研究 2019JSETKT037 信息技术与高校课程深度融合研究 2019JSETKT038 高职护理《健康评估》在线开放课程的构建研究 2019JSETKT039 基于SPOCSPOCSPOCSPOC模式的理论力学课程教学改革研究 2019JSETKT040 信息技术与汽车类专业课程的深度融合研究 2019JSETKT041 大学物理实验混合式智慧教学研究 2019JSETKT042 新一代信息技术下的慕课建设质量评价研究——以江苏农林职业技术学院为例 2019JSETKT043 新工科背景下现代信息技术与高职食品药品类专业课程整合的实践研究 2019JSETKT044 VR技术在园林景观设计中的应用研究 2019JSETKT045 地方本科院校基于“项目+技术”的翻译人才培养体系实证研究 2019JSETKT046 《机械制造工艺学》线上线下混合式金课建设 2019JSETKT047 传统工艺在中职院校中的在线课程设计与开发——以竹刻艺术技法为例 2019JSETKT048 《插花艺术》在线课程实操课件开发 2019JSETKT049 高职院校微课开发路径与应用的探索研究 2019JSETKT050 虚拟登山式体验学习——以化学基础课程为例 2019JSETKT051 支撑教学信息化的非结构化数据中心的设计与构建 2019JSETKT052 基于学习者视角的高职SPOC设计与开发研究 2019JSETKT053 基于超星系统的线上下混合式信息化教学改革与实践 2019JSETKT054 校园无线网络日志大数据可视化中心平台研究——以江苏海洋大学为例
大数据背景下高校智慧校园信息化建设分析
大数据背景下高校智慧校园信息化建设分析【摘要】随着大数据技术的发展，高校智慧校园信息化建设正逐渐成为教育行业的发展重点。
本文通过对大数据在高校智慧校园建设中的应用、高校信息化建设现状分析、存在的问题与挑战、解决方案探讨以及实施策略等方面进行了深入分析。
在总结了当前高校智慧校园建设的现状，并展望了未来的发展方向。
重点建议在未来的建设中要注重整合资源，提升数据安全性和隐私保护，加强人才培养等方面。
这些举措将为高校智慧校园信息化建设提供更好的支持，促进教育教学质量的提升和校园管理的智能化发展。
【关键词】大数据、高校、智慧校园、信息化建设、应用、现状分析、问题、挑战、解决方案、实施策略、总结、展望、发展方向、建议1. 引言1.1 背景介绍在当今高校教育发展的背景下，信息化建设已经成为推动高校智慧校园转型的重要驱动力。
随着大数据技术的逐渐成熟和普及，高校智慧校园信息化建设变得日益重要和紧迫。
大数据技术的应用使得高校在信息化建设中能够更加智能地管理校园资源、提升教学质量、改善学生体验，从而实现高校的数字化转型。
通过大数据分析，高校可以更好地了解学生的学习需求和行为习惯，为其提供个性化的教学和服务。
在这样的背景下，高校智慧校园信息化建设不仅仅是一个技术问题，更是一个涉及教育教学、管理运营、学生服务等多方面的复杂系统工程。
只有充分了解现有问题和挑战，找到解决方案，并实施有效的策略，才能推动高校智慧校园建设取得实质性进展。
1.2 研究意义随着社会的不断发展和进步，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，教育领域也不例外。
高校作为培养未来人才的重要基地，其信息化建设不仅直接影响着学校的教学质量和管理效率，也关系着整个社会的发展和进步。
研究高校智慧校园信息化建设在大数据背景下的相关问题具有重要的意义。
通过深入研究高校智慧校园信息化建设，可以更好地促进高校内部信息资源的整合和共享，提高教育资源的利用效率，实现信息化管理和智能化决策。
大数据挖掘在高校智慧校园建设中的应用分析
信息系统工程 │ 2019.8.2021REGION INFO 数字地方摘要：大数据技术是在互联网不断发展而衍生出来，随着互联网和硬件系统的不断完善，大数据技术和服务已经应用于各个领域，不仅提高了市场经济的活力，同时也改变了人们的生活方式。
目前我国高校的智慧校园正在不断的建设及探索中，大数据挖掘技术已经为高校的智慧校园建设提供了先进的服务。
论文简单阐述了大数据挖掘在高校智慧校园建设中的一些应用分析，供相关人员参考借鉴。
关键词：大数据挖掘；智慧校园；高校管理大数据挖掘在高校智慧校园建设中的应用分析苏光远◆ 一、高校智慧校园的建设（一）智慧校园的概念。
智慧校园是指数字化、网络化的建设，并且能够与大数据和云计算以及物联网等一系列技术构建的全新校园理念。
高校的智慧校园的建设是将高校管理工作、教学工作、科研服务等综合性的校园环境，不管是教师、学校管理人员和学生，都可以通过手机、电脑等可以连网的设备，接入校园网，从而分享和使用各种信息和功能，不受时间和空间的限制，进行一系列的校园活动，实现信息化的校园的服务。
（二）智慧校园的建设组成。
智慧校园的组成构建主要是硬件设施和软件设施，硬件中包括智能传感器、中央处理器和各种形式的联网设备等。
智能传感器安装在校园内的各个场所，比如学校的教室、图书馆和宿舍等，并且将他们构成连接，构成一种校园内的物联网模式。
再由大数据云计算等技术，将互联网与应用软件相融合，最终实现信息化的校园管理。
（三）高校智慧校园的基本现状。
高校的智慧院校建设不仅得到了政府主管部门的大力支持，而且各个互联网等高科技企业也在全力开发各种系统和设备，来服务于智慧校园的建设。
但是自高校的智慧校园建设以来，存在着一些问题，比如学校的行政管理与教学系统并不统一，就这给智慧校园的整体建设造成了一定的困难，同时有些信息可能会涉及到学校管理层面的机密文件，还有学生的隐私问题，都需要认真去考虑的。
其次，校园内的数据较为庞大，目前的管理在数据挖掘上并没有针对性的联系，比如学生的日常行为和学习成绩以及毕业的方向的信息没有相关联系等[1]。
基于大数据时代的高校教育管理的信息化发展研究
基于大数据时代的高校教育管理的信息化发展研究【摘要】本文研究基于大数据时代的高校教育管理的信息化发展情况。
在我们介绍了背景、研究意义和研究目的。
随后，在分析了大数据时代下高校教育管理的现状，探讨了信息化发展趋势并提出了发展策略。
通过案例分析揭示了大数据技术在高校教育管理中的应用和面临的挑战。
最后在总结了研究结果，展望了未来发展方向，并提出了研究启示。
本研究可以为高校教育管理者和政策制定者提供参考，促进高校教育管理信息化发展。
【关键词】大数据时代、高校教育管理、信息化发展、趋势、应用案例分析、优势、挑战、策略探讨、结论、未来展望、研究启示1. 引言1.1 背景介绍在当今信息化快速发展的时代背景下，高校教育管理正逐渐转向数字化、智能化和数据化的趋势。
随着大数据技术的不断成熟和普及，高校管理部门面临着信息化需要和挑战。
大数据时代带来了数据爆炸式增长，高校管理涉及的信息量庞大，如何快速准确地处理这些海量数据，成为高校管理者亟待解决的问题。
传统的高校教育管理模式已经无法满足当今信息时代的需求，需要智能化的管理系统来提高教育质量和管理效率。
大数据技术为高校管理带来了更多可能性，通过数据分析和挖掘，可以更好地指导决策和优化管理流程。
深入研究基于大数据时代的高校教育管理信息化发展，对于高校管理的现代化和提升具有重要意义。
本文将围绕大数据时代背景下高校教育管理的信息化发展展开研究，探讨大数据技术在高校管理中的应用案例、优势和挑战，以及未来发展的策略方向。
通过对相关领域的调研和分析，希望为高校教育管理信息化发展提供一定的启示和参考。
1.2 研究意义高校教育管理在大数据时代的信息化发展具有重要的研究意义。
随着大数据技术的不断发展和普及，高校教育管理面临着巨大的挑战和机遇，如何充分利用大数据技术提升高校教育管理的效率和水平成为亟待解决的问题。
高校作为知识生产和传播的重要基地，其教育管理的质量直接影响着国家的人才培养和科研创新能力，因此对高校教育管理信息化发展进行深入研究，能够为高校提升管理水平和服务质量提供理论和实践指导。
大数据背景下高校图书馆信息化建设策略研究
第4卷第06期图书媒介大数据背景下高校图书馆信息化建设策略研究曾文麒杨玲静（江西理工大学，江西赣州341000）摘要：信息时代的来临给大数据技术的广泛应用创造了有利契机，将大数据技术应用到高校图书馆信息化建设工作中已经成为了一种必然趋势，可以给读者提供便利化、多元化的服务，赢得广大读者的满意和青睐，增加图书馆受众数量，保持图书馆的稳定运行，最大化的彰显出了图书馆的职能，有利于高校教学和科研工作的顺利开展。
本文将探讨和分析大数据时代给高校图书馆信息化建设带来的机遇和挑战，并阐述高校图书馆信息化建设的有效策略，旨在为相关工作提供参考，从而大幅提升图书馆管理服务水平，充分满足广大读者需求，为我国图书馆事业的蓬勃健康发展奠定坚实的基础。
关键词：大数据；高校；图书馆；信息化建设中图分类号:G251文献标识码:A文章编号:2096-5079（2021）06-0145-02—、引言大数据背景下，我国高校图书馆信息化建设工作正在如火如荼地开展，通过运用大数据技术，构建先进的信息管理系统，用于管理图书资源，让读者可以快速找到书籍，随时随地的获得个性化服务,为高校图书馆发展注入了勃勃生机。
然而目前有相当一部分高校图书馆在基础设施和人员素质方面都不符合信息化建设与管理的实际需求，必须要加大改革和创新力度,逐步完善图书馆信息管理系统的组织结构和功能，确保系统的稳定可靠运行，以便发挥出其应有价值，更好地服务于高校师生，助力高校的现代化、信息化发展。
二、高校图书馆信息化建设面临的机遇（-）有利于数字化图书馆顺利建成所谓数字化图书馆指的是对馆藏资源进行数字化处理，建设图书馆信息管理系统，读者就可以在网络环境下借助各和智能移动设备登录系统，查阅书籍，获取文献，还能得到图书馆员提供的专业化服务，在此情况下图书阅读活动将变得更加便捷和高效。
数字化图书馆建设是高校图书馆信息化建设的重要组成部分，是大数据时代的先进产物，高校应该紧紧抓住这-机遇，注重完善数据库，拓展系统功能，强化自身管理能力，满足读者真实需求，以适应信息时代，实现核心竞争力的稳步提升。
大型队列研究数据资源的信息化建设
大型队列研究数据资源的信息化建设一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据已经成为了当今社会的一种重要资源。
在医学领域，大量的临床试验数据、患者信息、医疗资源等数据不断积累，为科研人员提供了丰富的研究素材。
如何高效地利用这些数据进行学术研究，提高科研效率和质量，成为了一个亟待解决的问题。
大型队列研究作为一项重要的医学研究领域，其数据的信息化建设对于推动相关领域的发展具有重要的现实意义。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高数据的可获取性和可用性。
通过建立统一的数据平台，研究人员可以方便地获取到所需的数据，避免了因数据分散而导致的研究难题。
数据资源的共享也有助于减少重复劳动，提高研究效率。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高数据分析的准确性和可靠性。
通过对数据的整理、清洗和标准化，可以有效地消除数据的冗余和错误，提高数据的分析质量。
数据挖掘和机器学习等技术的应用，也可以帮助研究人员从海量数据中提取有价值的信息，为科研工作提供有力支持。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高研究成果的传播和应用。
通过建立专门的数据共享平台，研究人员可以将自己的研究成果分享给其他同行，促进学术交流和合作。
数据资源的开放共享也有助于推动科研成果的应用，为临床实践和政策制定提供科学依据。
大型队列研究数据资源的信息化建设有助于提高研究团队的管理水平。
通过对数据的统一管理和维护，可以降低数据管理的工作量，提高团队的工作效率。
数据资源的信息化建设也有助于培养研究人员的数据素养，提高整个团队的研究能力。
大型队列研究数据资源的信息化建设具有重要的现实意义，通过加强数据资源的建设和管理，可以为大型队列研究提供有力支持，推动相关领域的发展。
1. 大型队列研究的定义和特点长期追踪：大型队列研究通常需要数年甚至数十年的时间来完成，因此研究者需要有足够的耐心和毅力来维持数据的连续性和完整性。
大量参与者：大型队列研究通常涉及成千上万甚至更多的参与者，这使得研究者能够收集到更广泛、更丰富的数据，从而提高研究的统计效力。
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大 限度 的减少影响学生成绩进步的因素。
３ ． ４预 测 就 业分 析
பைடு நூலகம்
代背景下 ，各行业都开始注重信息化建设，迈 入 了数字化办公的时代 ，各大高校也不例外。 目前，许 多高校都建立 了数字化办公平台 ，就 学校 的各方面 内容都有涉及 。但是 由于高校人 数基数大 ，各类数据繁 多，并且经过长时间的
据的主要特征 可以用 ４ ｖ来 阐 述 ， 即 ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ ， ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ，ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｙ，ｖ ｔ ａ ｌ ｕ ｅ ， 这 四 个 特 征 分 别 是
规 型 属 性 ， 在 相 对 交 短 的 时 间 内能 够 对 大 型 数 据 源做 出 可行 且 效果 良好 的结 果 。
利 用 数 据 挖 掘 技 术对 海 量 数 据 进 行 分 析 ，
关联 网，如果 多个或 多个属性有关联 ，那么其
中 的一 个 属 性 就 能根 据 其 他 属 性 来 进 行 预 测 。 关 联 规 则 能发 掘 出海 量 数 据 相 集 之 间 的关 系 。
可 以有效 的对 学生 的信 息，学校 的课程设置 是
２ ． ２ 大数 据 挖 掘 的方 法
【 关键 词】大数据 高校 信 息化
素进行进 一步 的发展 ，对于影响学生 成绩进 步
的因素进行调整 ，从而合理 设置课程 结构 ，最
（ １ ）聚类分析 。聚类就是指把 相似 的数
据 归为 一类 ，让 这 一 类 的数 据 具有 最 高 的相 似 随 着 计 算 机 技 术 的 不 断 高 速 发 展 ， 人 们 对 计 算 的 研 究 和 运 用 也 更 为 深 入 。 在 这样 的 时 性 。 每 一 类 内 涵 的数 据 信 息在 具有 最 大程 度 的 类同， 而 不 同类 的 之 间 则 具 有 最 大 程度 的 差 异 ， 把 每 一 类 看做 一 个整 体 对 象 ，就 可 以通 过 它 提
Ｄ ａ ｔ ａ Ｂ ａ ｓ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ・ 数据库技术
基于大数据挖掘分析的高校信 息化 建设
文／ 王 立 伟
数据进行迅速有效的提纯 是当前 的首要任务 。 随 着科 学技 术的 日益发 展 ， 人 类 社 会 已经 进 入 了信 息 化 时 代 。 各 行 业 为 了适 应 时 代 的 需 要 纷 纷 注 重信 息化 建设 。而随 着信 息化 的 日渐 深入 ，大数据 时代 已然 来 临。 本文 主要研 究 高校 在 大数据 时代下信 息化建设的应用。
有效的获取学生的基本特征 ，了解学生的爱好
和 已具 备 的 知 识 结 构 。 从 而 通 过 得 到 的 信 息 对
２大数据挖 掘技 术
２ ． １大数据挖掘 的概念 大数 据挖 掘是 基于海 量数 据价 值密度 低
所 衍 生 的 ，是 通 过 搜 集 大 量 的 多维 数 据 ，对 数
积 累 ，数 字 化 平 台里 的 负载 了海 量 的数 据 ，高
通 过对 学校 信息 系统 记载 数据 的挖掘 分 析，对 已经毕业的学生的就业因素进行分析 ，
找 出影 响 就 业 的 关 键 因 素 ， 对 于 这 些 因 素 进 行
炼出相应的规则。此种方法 常常运 用于图像分
析 和信 息检 索 等 领 域 。 （ ２ ） 决 策 树 。决 策 树 是 一 种 直 观 运 用 概 率 分 析 的 一种 图 解法 ， 因 为 此种 决 策 分 支 所 成 的 图 形 类 此 树 的 枝 干 ， 因 此 成 为 决 策 树 。 决 策
３ ． ５图书馆的应用 高校 的 图书馆 信息 平 台常常 具有非 常 数 量非常庞大 的信息 ，通过数据挖掘技术 ，可 以
对 馆 藏 的数 目进 行 多 方 面 的分 类 。通 过 这 些 信
１大 数 据 的 概 述
大数据是一种互联网的现象，是互联 网的 日常运行 中生成和积 累起来 的网络行为数据 ， 这 些数据 的数量规模十 分庞大且复杂 ，常用的 软件工具无法对 其进行提取 ，存储 ，搜索 ，共 享，分析和处理 。虽然 目前大数据 的概念并没 有一个 公认的定义，但是对于大数据 的基本特 征则是定义大数据的首要和主 要的参考 。大数
否 合 理 ，学 校 的评 估 系 统 是 否 完 善 等 进 行 有 效 的评 价 ，用 数 据 来 进 行 决策 ， 从而 更 好 的 为 学
根据大数据的规模，种 类，速度和价值来体现
的。
关联规则 的发掘主要两个阶段 ，一是从 资料集
合 中找 出 高频 项 目组 ，第 二 就 是 从 这 些 高 频 项
分析，来预测未毕业的学生能否顺利就业 。从 而更好的调整课程设置 ，为学生的就业提供一
个 良好 的 基 础 。
校 的信 息化建设 已经迈入 了大数据时代。
树的本质是决策支持工具，它是根据 已知的概 率，来判断可行性。对 于决策树来说，往往 不
需 要 准 备 数 据 ， 并 且 可 以同 时 处 理 数 据 型 和 常
学生进行行为修正，不断的完善 自己，提高 自 身各方面的素质。
３ ． ３设 置 合 理 的课 程 结 构
可 以通 过信 息系 统记 载的 数据 ，对其 进 据进行提取 ，分析得到 一定 的规律 ，从而或许 行挖掘技术 ， 来 寻 找 学 生 成 绩 因 素 的主 导 影 响 ， 关 键 性 的有 价 值 的信 息 。 从 而 扬 长 避 短 ，对 于 有 利 于 学 生 成 绩 提 高 的 因
（ ３ ）关联规 则。数据关 联规则是两 个或 两个 以上的数据之 间存在某种依然或关联性 ，
关 联 可 分 为 简 单 关 联 ，时 序 关 联 ， 因果 关 联 三 种 。关 联 分 析 是 为 了寻 找 出海 量 数 据 中隐 藏 的
息可 以有效的帮助 图书馆改进检索方 式，以提 高检索 的准确性和速度 ，能为全校 的师生提供 更好的 阅读平 台。